木筏筏筏
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神经网络基础

文章目录

  • 一、神经网络基础
    • 1.得分函数 f(xi;W,b)
      • 1）从输入到输出的映射
      • 2）数学表示
      • 3）计算方法
      • 4）多组权重参数构成了决策边界
    • 2.损失函数 L
    • 3.前向传播
    • 4.Softmax分类器
  • 梯度下降
    • 2.反向传播

一、神经网络基础

回归任务：最终要预测一个值。由得分算损失。
分类任务：由概率算损失。
前向传播：有了x和W，得到损失L（loss）的过程。
返向传播：
神经网络目标：去更新W，找出什么样的W是最合适的。损失很高，说明W不好。

1.得分函数 f(xi;W,b)

1）从输入到输出的映射

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2）数学表示

3）计算方法

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这里分成了三个类
W：权重系数矩阵
xi：输入（4个像素点）
b：偏置参数矩阵

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4）多组权重参数构成了决策边界

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2.损失函数 L



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3.前向传播

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4.Softmax分类器

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梯度下降




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2.反向传播

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